GPT3-2.7B 原生支持多机多卡微调

GPT3-2.7B原生支持多机多卡微调，但是在使用多机多卡训练时需要注意以下几点：

确保所有节点的环境和代码一致，包括Python版本、PyTorch版本、CUDA版本等。

确保所有节点的数据集路径和配置文件路径一致，可以通过在启动脚本中指定参数来实现。

确保所有节点的网络连接正常，可以通过ping命令或者telnet命令来测试。

确保所有节点的GPU显存大小一致，否则可能会出现内存不足的情况。

确保所有节点的硬件配置相似，否则可能会出现性能瓶颈。

针对你提到的问题，可能是由于节点2的模型加载速度较慢，导致一直处于模型加载初始化阶段。你可以尝试增加节点2的等待时间，或者使用更高性能的节点来解决这个问题。另外，你还可以尝试使用PyTorchDistributedDataParallel来实现多机多卡训练，这样可以更加灵活地控制训练过程。